//运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。 
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// 实现 LRUCache 类： 
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// LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 
// void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上
//限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。 
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// 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？ 
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// 示例： 
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//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
//
//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
// 
//
// 
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// 提示： 
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// 
// 1 <= capacity <= 3000 
// 0 <= key <= 3000 
// 0 <= value <= 104 
// 最多调用 3 * 104 次 get 和 put 
// 
// Related Topics 设计 
// 👍 1103 👎 0

package leetcode.editor.cn;

import common.util.MyUtil;

import java.util.HashMap;

/**
 * Java：LRU 缓存机制
 *
 * @author changgui
 */
@SuppressWarnings("all")
public class P146_LruCache {
    public static void main(String[] args) {
        LRUCache lRUCache = new P146_LruCache.LRUCache(2);
        lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
        MyUtil.print(lRUCache);
        lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
        MyUtil.print(lRUCache);
        lRUCache.get(1);    // 返回 1
        MyUtil.print(lRUCache);
        lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
        MyUtil.print(lRUCache);
        lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
        MyUtil.print(lRUCache);
        lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
        MyUtil.print(lRUCache);
        lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
        MyUtil.print(lRUCache);
        lRUCache.get(3);    // 返回 3
        MyUtil.print(lRUCache);
        lRUCache.get(4);    // 返回 4
        MyUtil.print(lRUCache);
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)

    static class LRUCache {

        class Node {
            private int key, value;
            private Node prev, next;

            public Node() {
            }

            public Node(int key, int value) {
                this.key = key;
                this.value = value;
            }

            @Override
            public String toString() {
                return "(" + key + "," + value + ")";
            }
        }

        // 容器
        private HashMap<Integer, Node> map;
        // 容量
        private int capacity;
        // 当前大小
        private int size;
        // 前后两个哨兵节点，简化边界处理
        private Node head, tail;

        public LRUCache(int capacity) {
            this.size = 0;
            this.capacity = capacity;
            map = new HashMap<>(capacity);
            head = new Node();
            tail = new Node();
            // 初始化两个空节点
            head.next = tail;
            tail.prev = head;
        }

        public int get(int key) {
            Node curr = map.get(key);
            if (curr == null) {
                return -1;
            }
            // curr放在第一个
            moveToHead(curr);
            return curr.value;
        }

        public void put(int key, int value) {
            Node curr = map.get(key);
            // key已存在，更新值并提前
            if (curr != null && curr.value != value) {
                curr.value = value;
                moveToHead(curr);
                return;
            }

            // key不存在，需要插入
            Node newNode = new Node(key, value);
            map.put(key, newNode);
            // 新增节点放在首位
            addToHead(newNode);
            size++;
            if (size > capacity) {
                // 超容量需要删除最后一个节点
                map.remove(removeTail().key);
                size--;
            }
        }

        private void addToHead(Node node) {
            node.prev = head;
            node.next = head.next;
            head.next.prev = node;
            head.next = node;
        }

        private void removeNode(Node node) {
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
        }

        private void moveToHead(Node node) {
            removeNode(node);
            addToHead(node);
        }

        private Node removeTail() {
            Node res = tail.prev;
            removeNode(res);
            return res;
        }

        @Override
        public String toString() {
            String res = "";
            for (Node curr = head; curr != null; curr = curr.next) {
                res += curr.toString() + ",";
            }
            return res;
        }
    }


    ///**
    // * 提交的时候去掉static
    // */
    //static class LRUCache {
    //    LinkedHashMap<Integer, Integer> map;
    //
    //    public LRUCache(int capacity) {
    //        map = new LinkedHashMap(capacity, 0.75f, true) {
    //            @Override
    //            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
    //                return size() > capacity;
    //            }
    //        };
    //    }
    //
    //    public int get(int key) {
    //        Integer value = map.get(key);
    //        return value == null ? -1 : value;
    //    }
    //
    //    public void put(int key, int value) {
    //        map.put(key, value);
    //    }
    //
    //    @Override
    //    public String toString() {
    //        return map.toString();
    //    }
    //}
    //leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}